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評委演算法

發布時間: 2022-11-30 11:26:37

⑴ 機器學習中的主動學習演算法 有什麼

主動學習的演算法主要有兩種
(1)基於評委的方法 (committee-based methods)
首先用各種不同的學習器對樣本進行標注,然後由標注人員對有爭議的標注結
果作出最終判斷。不同的學習器之間的分歧是由它們對樣本標注結果預測的差異所
造成的。
(2)基於置信度的方法
(certainty-based methods)
先由模型給出具有較低置信度的樣本,再交給標注人員選擇性地進行標注。置
信度的計算通常是由學習器度量
n-最優(n-best)標注結果之間的差異得到的。
下面詳細描繪一下基於評委的方法和基於置信度的方法的普遍流程。

基於評委的方法:
(1) 對於由 n
個未標注樣本構成的樣本組 B 中的每個樣本
e,使用從先前標注樣本中訓練出來的 k 個模型對其進行標注,得到 k
個結果{L1,L2...Lk},通過{L1,L2...Lk},對每個 e
測量出具有爭議的標注結果De ;
(2) 從樣本組 B 中選擇出 m
個具有最高 De
值的樣本交給標注人員進行標注。把人工標注好的樣本加進訓練樣本庫里;
(3)
在擴大後的訓練樣本庫的基礎上,再重新得到 k
個模型。首先將語料庫劃分為連續的n個樣本組,貫穿整個語料庫,重復地在
n 個樣本組中順序地進行該過程。如果語料庫不大,樣本 n
正好等於語料庫的大小,那麼這個過程中的每一步都是在語料庫的未標注樣本中選擇出
m 個全局最優的實例,如果語料庫的大小比樣本 n
大,那麼這個過程是承接進行的。
基於置信度的方法:

(1)從先前標注的樣本中訓練出一個模型;
(2)對於 N
個未標注的樣本組中的每一個樣本用模型對其進行標注,評估模型標
注的置信度;
(3)從樣本組中選擇 m
個具有最低置信度的樣本交給標注人員進行標注;

(4)把新標注的樣本加進訓練語料中;

(5)重復執行以上過程直到標注人員停止或未標注樣本用盡。
Hwa
運用基於置信度的方法從 Penn Treebank
語料庫學習語法,把學習器對一個樣本的標注結果的不確定性等同於該樣本的「訓練效用值」。如果學習器能夠從大量的未標注語料中識別出具有較高訓練效用值的
樣本的子集,標注人員就不需要花費時間去標注那些不富含信息的樣本。基於置信度的方法的難點在於如何構造一種度量方法來評估學習器標注結果的置信度。

⑵ 綜合評標法怎麼算分

把涉及到的投標人各種資格資質、技術、商務以及服務的條款,都折算成一定的分數值,總分為100分。

評標時,對投標人的每一項指標進行符合性審查、核對並給出分數值,最後,匯總比較,取分數值最高者為中標人。

評標時的各個評委獨立打分,互相不商討;最後匯總分數。比較容易制定具體項目的評標辦法和評標標准;評標時,評委容易對照標准「打分」。

1、必須在招標文件中,事先列出需要考評的具體項目和指標以及分數值;

2、按照有關法律法規來制定評標標准,不得擅自修改;比如,價格分佔30--60%的比例,不能改變超出范圍。

3、分數值的標准不宜太籠統。不可以制定「價格分」為40分,而沒有細則;要說明各投標人的具體分數值如何計算;還應細分每一項的指標,包括「技術分30分」包括那些考核指標,如何計算給分或者扣分的標准辦法。

(2)評委演算法擴展閱讀:

其順序如下:

1、 確定評價項目,即哪些指標採取此法進行評價。

2、 制定出評價等級和標准。先制定出各項評價指標統一的評價等級或分值范圍,然後制定出每項評價指標每個等級的標准,以便打分時掌握。這項標准,一般是定性與定量相結合,也可能是定量為主,也可以是定性為主,根據具體情況而定。

3、 制定評分表。內容包括所有的評價指標及其等級區分和打分,格式如下表所示:

4、 根據指標和等級評出分數值。評價者收集和指標相關的資料,給評價對象打分,填入表格。打分的方法,一般是先對某項指標達到的成績做出等級判斷,然後進一步細化,在這個等級的分數范圍內打上一個具體分。這是往往要對不同評價對象進行橫向比較。

5、 數據處理和評價。

(1) 確定各單項評價指標得分。

(2) 計算各組的綜合評分和評價對象的總評分。

(3) 評價結果的運用。將各評價對象的綜合評分,按原先確定的評價目的,予以運用。

⑶ 六個評委的打分分別是88分91分90分87分96分,小超的平均數是多少

六個評委的打分分別是88分91分90分87分96分,小超的平均數是多少。
小超的平均分數有兩種演算法。
一種就是單純地將所有分數相加,除以個數,即(88+91+90+87+96)÷5=90.4(分)
另一種則是去掉一個最高分,去掉一個最低分,把剩下的分數相加後除以剩下的個數,即:
(88+91+90)÷3≈89.67(分)

⑷ C語言 「評委打分」畫流程圖或寫程序

可以分為以下三步:1.用一個數組記錄十個評委的分數,如 int score[10];
2.對數組進行排序,從大到小、從小到大都可以,可以用最簡單的冒泡演算法
3.去數組下標為1~8的元素,求和再除以8就得到了平均分

⑸ 分組評委怎麼折算標准分

要看你算的分數是怎樣的,如果是基數的話,就一般的算術平均數就好了,或者是切尾均值,不過切尾均值相對來說有點不公平,如果是比例數的話就要用幾何平均數更合理,還有就是用標准差除以均值,比較離散系數,平均數相差不大的話,離散系數小的更好

⑹ C語言 12位評委採用百分制計分,規則是去掉一個最高分,去掉一個最低分,再取平均分。編程,輸入各評

首先,說一下這個問題的解題思路,首先,考慮到要使用最高分,最低分,所以
第一步是找出最高分,最低分,
然後將所有分數相加,
第三步,去掉一個最高分一個最低分,
最後將總分除以10,得到結果
,在這里我將給出實例,採用控制台進行人機交互,具體的演算法可以拷貝到其他框架中。

#include <stdio.h>
#include <windows.h>

int main( int argc, char **argv )
{
int point[12];

int i=0;
while( i<12 )
{
printf("請輸入第%d個分數\n",i+1);
scanf("%d",&point[i]);
i+=1;
}

int min=point[0],max=point[0];
for(i=0;i<12;i+=1)
{
if(point[i]>max) max=point[i];
if(point[i]<min) min=point[i];
printf("%d ",point[i]);
}
double all=0.0f;
for(i=0;i<12;i+=1)
all+=point[i];
all=(all-max-min)/10;
printf("最高分:%d 最低分:%d 最後得分:%f\n",max,min,all);
getchar();
getchar();
}

⑺ 網路徵文活動,網友投票,評委一起打分,分數到底怎麼算

總分=評委分數*0.8+網友A得票數/(總票數/參賽人數)*0.2
投票得分=網友A得票數/(總票數/參賽人數)*0.2

我本來也想搜怎麼解決來著,看到你的帖子了,都過去四年了竟然還沒人回答,哎,不禁潸然淚下,我找了一個演算法,應該可以的,就算是遲來的愛吧

⑻ 評委順序排列怎麼排

首先按照評委的職稱或者是名氣、輩分、資格等進行初步排序,分成幾類,然後在同一類里按照姓名開始的字母順序或者姓名筆畫排序。

排序是計算機內經常進行的一種操作,其目的是將一組「無序」的記錄序列調整為「有序」的記錄序列。

分內部排序和外部排序,若整個排序過程不需要訪問外存便能完成,則稱此類排序問題為內部排序。

反之,若參加排序的記錄數量很大,整個序列的排序過程不可能在內存中完成,則稱此類排序問題為外部排序。內部排序的過程是一個逐步擴大記錄的有序序列長度的過程。

將雜亂無章的數據元素,通過一定的方法按關鍵字順序排列的過程叫做排序。

快速排序、希爾排序、堆排序、直接選擇排序不是穩定的排序演算法,而基數排序、冒泡排序、直接插入排序、折半插入排序、歸並排序是穩定的排序演算法。

穩定排序:假設在待排序的文件中,存在兩個或兩個以上的記錄具有相同的關鍵字,在用某種排序法排序後,若這些相同關鍵字的元素的相對次序仍然不變,則這種排序方法。

是穩定的。其中冒泡,插入,基數,歸並屬於穩定排序,選擇,快速,希爾,歸屬於不穩定排序。

就地排序:若排序演算法所需的輔助空間並不依賴於問題的規模n,即輔助空間為O。則稱為就地排序。

⑼ 關於評標的正確計算方法

一切以招標文件為准。
看你寫的兩種演算法像是「綜合評估法」,但「綜合評估法」又不單單是商務標與技術標得分之和。一般都是按權重匯總的,商務技術各佔一定比例:
投標單位最終得分=商務標得分*商務權重+技術標得分*技術權重
技術標的得分也不一樣是(去掉一個最高和一個最低然後平均),如果只有3個技術評委的話,就直接取3個的平均值了。
這個還只是「綜合評估法」的,除此方法外,還有多種評標方法,計算方法都不一樣。
沒有最准確的答案,一切以招標文件為准

⑽ 去掉一個最高分一個最低分,算平均分,然後老師評委佔70%,大眾評委佔30%。用Excel怎麼算

沒有數據啊 !!! 是全部去掉一個最高/最低,還是老師/大眾分開算?
數據是老師/大眾分開列的,還是混在一起的?公式完全不同的。
大致演算法是:
=(總分-最高分-最低分)/數量*佔比
總分用sum
最高分用max
最低分用min
數量用count系列

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